} moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl，filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assiant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assiantant_ids

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oss_mask给mask掉 训练数据构造：在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”和“MOSS”字段的文本内容，并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>"字符串去除。随后将“Human”和“MOSS”的文本内容进行拼接，拼接方式如下，其中

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oss_mask给mask掉 训练数据构造：在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”和“MOSS”字段的文本内容，并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>"字符串去除。随后将“Human”和“MOSS”的文本内容进行拼接，拼接方式如下，其中

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自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。 当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。

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在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “分批训练样本数”又叫批尺寸（Batch Size），指一次训练所抓取的数据样本数量，影响训练速度及模型优化效果。 确认信息后，单击“开始训练”。

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器翻译和对话系统等。 DeepSpeed是开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型和分布式训练进行了优化，可以显著提高训练速度和效率。DeepSpeed提供了各种技术和优化策略，包括分布式梯度下降、模型并行化、梯度累积和动态精度缩放等。它还支持优化大模型的内存使用和计算资源分配。

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模型进行验证和评估。用户基于训练结果确认并更新数据标注，对模型进行验证和评估。 如图1所示，数据标注支持选择租户OBS桶资源中的数据进行标注。标注后的数据存放在原存储空间中。用户可以使用“数据加载”工具，将数据从OBS空间迁移到数据服务 MRS 中，进而在“数据建模”和“数据处理”中

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用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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h框架创建训练作业。 训练作业进阶功能 ModelArts Standard还支持以下训练进阶功能，例如： 增量训练 分布式训练 训练加速 训练高可靠性 查看训练结果和日志 查看训练作业详情 训练作业运行中或运行结束后，可以在训练作业详情页面查看训练作业的参数设置，训练作业事件等。

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填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型为“数据增强

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oss_mask给mask掉 训练数据构造：在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”和“MOSS”字段的文本内容，并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>"字符串去除。随后将“Human”和“MOSS”的文本内容进行拼接，拼接方式如下，其中

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oss_mask给mask掉 训练数据构造：在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”和“MOSS”字段的文本内容，并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>"字符串去除。随后将“Human”和“MOSS”的文本内容进行拼接，拼接方式如下，其中

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准备盘古大模型训练数据集 训练数据集创建流程 模型训练所需数据量与数据格式要求 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集（可选） 发布数据集 创建一个训练数据集

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oss_mask给mask掉 训练数据构造：在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”和“MOSS”字段的文本内容，并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>"字符串去除。随后将“Human”和“MOSS”的文本内容进行拼接，拼接方式如下，其中

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2-13b/data/pretrain/ 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）

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2-13b/data/pretrain/ 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data）

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功能介绍 数据集 模型训练服务统一的数据集管理菜单，可本地导入10G以内大数据文件，或对接数据集服务，导入已订阅的数据集。且支持在线查看代码、图片、音视频等多种格式的文件内容。 特征工程 特征工程是模型训练的必要过程，可以实现数据集的特征组合、筛选和转换，最大限度的从数据集中提取关键特征，供模型训练使用。

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使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 该案例是使用华为云一站式 AI开发平台 ModelArts的新版“自动学习”功能，基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择

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1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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数必须大于100行。列数必须小于200列，数据总大小不能超过100MB。 上传OBS操作步骤： 执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台，在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。

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数据集 硬盘故障检测模板中，已经预置了四份 数据实例 ，已无需再上传数据。如果用户需要了解数据上传操作，可以查看本地上传数据集操作说明。 单击菜单栏中的“数据集”，进入数据集菜单页。 可以看到预置的四个硬盘故障检测数据集实例，如图1所示。 图1 预置数据集 单击预置的数据集实例右侧的图标，可查看数据实例中的数据文件。

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